先验的

apriorib 是一个 Python 库，它在交易/购买日志数据集上应用非常著名的无监督学习算法 apriori，用于关联规则挖掘 (ARM)，并显示可接受的关联规则。

目前，此版本仅限于某笔交易中最多 4 件商品。

此版本中的新功能

1. 将分阶段的最终项目集显示为 pandas DataFrame。

安装

使用包管理器pip安装 apriorib。

pip install apriorib

快速开始

from apriorib.apriorib import Apriori

data = [['MILK', 'BREAD', 'BISCUIT'],
    ['BREAD', 'MILK', 'BISCUIT', 'CORNFLAKES'],
    ['BREAD', 'TEA', 'BOURNVITA'],
    ['JAM', 'MAGGI', 'BREAD', 'MILK'],
    ['MAGGI', 'TEA', 'BISCUIT'],
    ['BREAD', 'TEA', 'BOURNVITA'],
    ['MAGGI', 'TEA', 'CORNFLAKES'],
    ['MAGGI', 'BREAD', 'TEA', 'BISCUIT'],
    ['JAM', 'MAGGI', 'BREAD', 'TEA'],
    ['BREAD', 'MILK'],
    ['COFFEE', 'COCK', 'BISCUIT', 'CORNFLAKES'],
    ['COFFEE', 'COCK', 'BISCUIT', 'CORNFLAKES'],
    ['COFFEE', 'SUGER', 'BOURNVITA'],
    ['BREAD', 'COFFEE', 'COCK'],
    ['BREAD', 'SUGER', 'BISCUIT'],
    ['COFFEE', 'SUGER', 'CORNFLAKES'],
    ['BREAD', 'SUGER', 'BOURNVITA'],
    ['BREAD', 'COFFEE', 'SUGER'],
    ['BREAD', 'COFFEE', 'SUGER'],
    ['TEA', 'MILK', 'COFFEE', 'CORNFLAKES']]

# Testing the Apriori class
apr = Apriori(records=data,min_sup=2,min_conf=50)
df1,df2,df3,df4 = apr.show_as_df(stage=1),apr.show_as_df(stage=2),apr.show_as_df(stage=3),apr.show_as_df(stage=4)
print("VIEWING THE ITEMSET DATAFRAMES AT THE DIFFERENT STAGES :\nSTAGE 1\n{}\nSTAGE 2\n{}\nSTAGE 3\n{}\nSTAGE 4\n{}".format(df1,df2,df3,df4))
apr.checkAssc()

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执照

麻省理工学院